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Site Forchheim, Bavaria Site Berlin, Berlin Fraunhofer Project Center for Energy Storage and Systems ZESS, Braunschweig, Lower Saxony Fraunhofer Technology Center High-Performance Materials THM, Freiberg, Saxony Fraunhofer Smart Ocean Technologies SOT research group, Rostock, Mecklenburg-Western Pomerania Biological Materials Analysis research group at Fraunhofer IZI, Lipsia, Saxony Circular Carbon Technologies KKT research group Freiberg, Saxony Cognitive Material Diagnostics project group, Cottbus, Brandenburg Fraunhofer Center for Smart Agriculture and Water Management AWAM, Porto, Portugal Battery Innovation and Technology Center BITC, Arnstadt, Thuringia Industrial Hydrogen Technologies Thuringia WaTTh, Arnstadt,图里亚应用中心水，赫姆斯多夫，图林雅应用中心膜技术，施马尔登，图林雅
图S1
（a）使用SUP-B15 Cas9单克隆，SGRNA库的慢病毒转导效率。（b）使用KOPN-8 CAS9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品中SGRNA读数的分布。（c）使用SUP-B15 Cas9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品中SGRNA读数的分布。（d）使用KOPN-8 CAS9单个克隆在CRISPR屏幕上收集的NGS样品的PCA分析。（E）使用SUP-B15 Cas9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品的PCA分析。（f）使用KOPN-8 CAS9单个克隆，针对CRISPR屏幕中36个RNA和DNA甲基化机械基因的SGRNA的CRISPR得分。CRISPR得分已针对阴性对照SGRNA的平均得分进行标准化（设置为0.0）。（g）使用SUP-B15 Cas9单克隆，针对CRISPR筛选中36个RNA和DNA甲基化机械基因的SGRNA的CRISPR得分。CRISPR得分已针对阴性对照SGRNA的平均得分进行标准化（设置为0.0）。（h）在KOPN-8 CAS9克隆＃2中靶向Znf217的25个SGRNA的计数。（i）读取针对SUP-B15 Cas9克隆＃1中Znf217的25个SGRNA的计数。（j）读取25个针对Znf217的SGRNA的计数，SUP-B15 Cas9克隆＃2。（k）ZnF217在不同的B-ALL亚型和健康的骨髓中的表达。Znf217表达数据来自白血病（MILE）研究的微阵列创新（登录GSE13159）。n = 70，MLL-R; BCR-ABL1 n = 122; n = 237，类似于bcr- abl1； n = 40用于高二倍体； TCF3-PBx1的n = 36; ETV6-RUNX1的n = 58; n = 73用于健康的BM。使用两尾t检验计算p值。** p <0.01; *** p <0.001。
根据图统计信息生成神经图
我们描述了一种从聚合图统计数据（而不是图邻接矩阵）学习深度图生成模型 (GGM) 的新设置。匹配观察到的训练图的统计数据是学习传统 GGM（例如 BTER、Chung-Lu 和 Erdos-Renyi 模型）的主要方法。隐私研究人员已提出从图统计数据中学习作为保护隐私的一种方式。我们开发了一种架构来训练深度 GGM 以匹配统计数据，同时保留局部差异隐私保证。对 8 个数据集的实证评估表明，当两者都仅从图统计数据中学习时，我们的深度 GGM 比传统的非神经 GGM 生成更逼真的图。我们还将仅在统计数据上训练的深度 GGM 与在整个邻接矩阵上训练的最先进的深度 GGM 进行了比较。结果表明，图统计数据通常足以构建具有竞争力的深度 GGM，该深度 GGM 可生成逼真的图，同时保护本地隐私。
图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）